DR.Q

05/05/2024

以色列AI公司Aisap完成1300萬美元種子輪募資，用於推動其護理點輔助診斷(POCAD) 設備的銷售，該設備旨在簡化超音波檢查程序，以便任何臨床醫生都可以閱讀取。

Aisap表示，其POCAD 旨在滿足不斷出現的超音波專家的需求，該軟體使用人工智慧驅動的軟體，並包括該公司所謂的“緊急評分”，使醫療服務提供者能夠根據病情的嚴重程度對病例進行優先排序。

此外，Aisap表示，該裝置使用深度學習人工智慧功能，即使手持裝置的影像品質較低，也能實現準確讀數。它還聲稱該設備經過了超過 30 萬項研究的訓練，其中包括超過2,400萬個影片剪輯，該技術已得到梅奧診所的一系列醫學專家的驗證。

Aisap 執行長 Ron Attali 表示：「及時獲得準確的超音波診斷確實可以決定生與死，因此如此多的患者被迫等待長達一個月的時間才能得到診斷結果，這無異於全球健康問題。

“這個問題在農村地區或資源較少的地區尤其嚴重，因此對弱勢群體的影響尤為嚴重。”

該設備目前正在以色列謝巴醫療中心進行試驗，等待市場批准。在目前仍在審查的一個案例中，660名未接受全面超音波檢查的患者在急診或內科單位接受了 AISAP 掃描。在其中29%的病例中，AISAP 解決方案發現了至少一種以前未知的醫療狀況。

1,300萬美元投資大部分來自創投公司 Harel Insurance Investments & Financial Services 和 Shoni Top Ventures。

Aisap 策略委員會負責人 Tamir Pardo 補充說：「AISAP 解決方案的潛在影響怎麼強調都不為過。無需專門的專家即可隨時隨地提供關鍵診斷的能力是一種範式轉變，可以挽救無數生命。這足以讓我將 AISAP 的使命作為自己的使命，而這項投資是實現這一崇高目標的一個重要里程碑。

24/04/2024

Xaira Therapeutics宣布於今天成立，透過新興人工智慧技術的端到端應用，幫助重新設計我們發現和開發藥物的方式。 Xaira 由ARCH Venture Partners和Foresite Labs共同孵化，由主要投資者ARCH Venture Partners 和Foresite Capital 提供超過10 億美元的承諾資金，F-Prime、NEA、紅杉資本、Lux Capital、Lightspeed Venture Partners、Menlo 跟投。

Xaira 由著名科學家 Marc Tessier-Lavigne 博士領導，他是基因泰克公司前首席科學官、洛克菲勒大學和史丹佛大學前校長。

公司董事會由傑出科學家和經驗豐富的公司建設者以及來自成功藥物開發企業和科技公司的高階主管組成。 「董事會期待支持該團隊在 Marc Tessier-Lavigne 富有遠見的領導下建立一家變革性的公司，」前食品和藥物管理局局長、現任 NEA 合夥人董事 Scott Gottlieb 表示。 「Xaira 預計將吸引人工智慧和藥物開發領域最優秀的人才，」波士頓顧問集團高級顧問、Onyx Pharmaceuticals 前全球人力資源高級副總裁 Kaye Foster 補充道。目前董事會成員包括：
Vikram Bajaj 博士，Foresite Labs 共同創辦人兼執行長；森林資本董事總經理
Carolyn Bertozzi 博士，Sarafan ChEM-H 貝克家族董事； Anne T. 與 Robert M. Bass 教授；史丹佛大學化學與系統生物學和放射學教授（禮貌）；霍華休斯醫學研究所研究員；諾貝爾獎（2022 年）
Kaye Foster，工商管理碩士，波士頓顧問集團資深顧問，Onyx Pharmaceuticals 前全球人力資源資深副總裁，強生公司前首席人力資源長
Alex Gorsky，MBA，強生公司前董事長兼首席執行官
Scott Gottlieb，醫學博士，前 FDA 專員、NEA 合夥人
Stephen Knight，醫學博士，F-Prime 總裁兼執行合夥人
Mathai Mammen，醫學博士、博士、FogPharma 董事長兼執行長、強生公司藥品研發部前執行副總裁
Robert Nelsen，MBA，ARCH Venture Partners 聯合創辦人兼董事總經理
Richard Scheller，博士，BridgeBio 研發主席； 23andMe 前首席科學官兼治療學主管，Genentech 前研究和早期開發執行副總裁；拉斯克獎 (2013)
Marc Tessier-Lavigne 博士，Xaira 執行長；史丹佛大學和洛克斐勒大學前校長；前基因泰克首席科學官
Bryan White，蛋白質設計研究所顧問委員會 MBA 主席； Sahsen Ventures 共同創辦人兼首席投資長；前 CIO Quadra/Quellos 和 Blackrock 另類顧問

21/04/2024

產業專家預見生成型人工智慧將在藥物發現和開發的各個環節帶來明顯影響，隨著其更廣泛的採納和模型優化，預計將顯著減少成本和縮短時間線。其潛在應用起始於藥物發現的幾個關鍵步驟，例如：

目標識別：利用深度學習演算法進行虛擬篩選，預測並優先識別潛在的藥物-標靶相互作用，快速鎖定有吸引力的化合物，高效篩選化學資料庫。同時，透過產生模型和深入的數據分析，協助尋找適合新療法轉用的現有藥物。

目標驗證：借助生成模型的全新藥物設計，即生成具有特定屬性的全新分子，可以全面探索廣闊的化學空間，設計針對特定標靶或疾病的客製化化合物。許多這樣的化合物透過傳統方法可能難以發現或需要大量時間。集中資源於最有前景的候選者，可實現更有效率的藥物合成和測試，減少假陽性，優化驗證過程。

命中生成：深度學習技術能夠預測蛋白質與藥物的相互作用、結合親和力、不良副作用，加速辨識具治療效果的化合物。生成型人工智慧也能幫助設計新的化學結構，並預測合成路徑，確保化學合成的可行性。

引子優化：利用先進演算法和數據分析加速識別具有理想治療屬性的有希望的候選物。

13/04/2024

[學習筆記]
根據美國法律，特定類型的臨床試驗數據需要上傳至 ClinicalTrials.gov。這個要求主要來自2007年的FDA修正法案（FDA Amendments Act，簡稱FDAAA），該法案規定所有「適用的臨床試驗」都必須在試驗開始後的一定時間內註冊並在完成後公開結果。

主要規定如下：
1. 註冊要求：臨床試驗需要在試驗開始之前註冊在ClinicalTrials.gov上。
2. 結果報告：臨床試驗完成後，必須在規定時間內將結果數據上傳到此平台。
3. 透明度和可追溯性：這樣做的目的是提高臨床試驗的透明度和可追溯性，同時也是對公眾和科研社群的一種責任。

這個要求適用於大多數由美國國家衛生研究院（NIH）、其他政府機構或私人部門資助的臨床試驗，特別是那些涉及人類受試者的藥物和醫療裝置的試驗。

在某些情況下，如涉及特定疾病或狀況的藥物試驗，及時公開結果更是受到嚴格監管，以保護參與者的安全和權益，並促進科學知識的進步。
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其他國家是否需要將臨床試驗數據上傳到公共平台，這取決於各國的法規和政策。除了美國的 ClinicalTrials.gov 外，許多國家或地區也建立了自己的臨床試驗註冊和結果報告系統。以下是一些主要範例：
1. 歐盟：歐盟有其臨床試驗註冊與結果數據庫（EudraCT），臨床試驗必須在進行之前在此註冊，並在試驗完成後公開結果。
2. 中國：中國食品藥品監督管理局（NMPA）要求所有在中國進行的臨床試驗註冊並報告結果於中國臨床試驗註冊中心（ChiCTR）。
3. 日本：日本也有臨床試驗註冊系統，要求在JapicCTI註冊。
4. 澳大利亞：澳大利亞的臨床試驗註冊是通過澳大利亞新西蘭臨床試驗註冊（ANZCTR）進行的。

這些註冊和報告的要求有助於增加研究的透明度，確保可以公開存取臨床試驗的設計和結果，從而提升研究的完整性與可信賴性。每個國家的具體規定可能有所不同，包括哪些類型的臨床試驗需要註冊，以及具體的報告時限和格式要求。
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台灣關於臨床試驗的註冊和數據公開也有明確的規定。台灣的主要臨床試驗註冊和數據公開平台是「台灣臨床試驗登記與結果公開系統」（Taiwan Clinical Trials Registry, TCTR）。這個平台的設立是為了提高臨床試驗的透明度，促進研究的公信力。

台灣的臨床試驗註冊和報告要求：
1. 註冊要求：
在台灣進行的所有臨床試驗（包括藥物、生物製劑、醫療器材等）都應於試驗開始前註冊於 TCTR。
這包括了國內外製藥公司、學術機構或政府機構進行的臨床試驗。
2. 資料更新與結果報告：
註冊後，臨床試驗的任何重大更改也需更新在 TCTR 上。
完成的臨床試驗需要在規定的時限內在 TCTR 上公開其結果。

這些措施旨在保障參與者的權益，增進研究的透明度，並為醫學研究的進步提供資訊支持。台灣的法規強調了臨床試驗資訊的開放存取，有助於公眾和科學社群了解並監督正在進行或已完成的研究。

09/04/2024

台大醫院院長吳明賢指出，倫理中心將投入AI對醫療倫理之研究，深化誠信及倫理價值，共同努力以提升醫療服務品質與學術研究貢獻。
生成式AI工具的出現正在加速人類社會的AI化，其影響層面無遠弗屆，並帶給醫院及醫學院中之教育、服務、研究新的挑戰，研究誠信也勢必受到影響。

記者傅希堯／台北報導 台大醫院倫理中心正式揭牌，台大醫院院長吳明賢指出，倫理中心將投入AI對醫療倫理之研究，深化誠信及倫理價值，共同努力以提升醫療服務品質與學術研究貢獻。 台大醫院表示，台大醫院倫理中心是.....

03/04/2024

大家平安

30/03/2024

馬偕紀念醫院與財團法人生物技術開發中心於3/28宣布攜手推進醫學研究與創新發展，聚焦細胞治療、基因治療、核酸疫苗（含癌症疫苗）、罕見疾病研究、結合人工智慧與醫療應用、強化智財加值路徑等合作項目。

近年來，在國家生醫產業政策引導下，積極投入小分子標靶治療新藥、單株抗體藥物與全球正熱的抗體藥物複合體新藥開發，並掌握國際生技研發趨勢，開始投入細胞治療及核酸藥物開發，也快速導入AI與大數據來提升新藥開發速度，此次與馬偕醫院攜手合作，有其長期的臨床經驗和研究資源，期待結合雙方優勢加速新興療法開發與臨床應用。

雙方將探索如何利用AI技術提高診斷準確性、治療效果及醫療服務整體效率，推動醫療科技創新，有助於降低醫療成本。而強化智財加值路徑則強調雙方將致力保護和活化於醫學研究智慧財產權，確保研究成果能夠被有效地轉為臨床應用。

21/03/2024

努力了一段時間終於可以介紹給大家了，還在POC階段，如果有沒做好的地方請多包涵，有任何意見都歡迎反饋給我們，我們來努力優化。
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專為IRB申請與臨床實驗設計，提供AI輔助撰寫解決方案，幫助生技醫藥研究人員快速定位研究背景與知識缺口，有效提升IRB的撰寫效率。

#臨床研究
#3分鐘就寫完草稿超快的

專為IRB申請與臨床實驗設計，提供一站式AI輔助撰寫解決方案，幫助生技醫藥研究人員快速定位研究背景與知識缺口，有效提升IRB的撰寫效率。對於複雜研究計畫書的準備，Akousist AI都能確保每一步驟富含學術內涵、讓研究人員.....

09/02/2024

有關ChatGPT和大型語言模型的醫學研究論文數量逐年增加，從PubMed搜尋「ChatGPT」為主題或關鍵字的醫學研究論文數，2022僅有4篇，到了2023年成長到2055篇。此外，ChatGPT在醫學教育和醫學文獻中的應用也引發廣泛討論，包括應用的潛在好處、限制以及道德考慮等方面，並整理出了八項應用，分別為醫學寫作、醫學教育、診斷決策、公共衛生、科學研究、使用ChatGPT的道德考慮、ChatGPT自動化醫療任務的潛力與對ChatGPT使用的批評。

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09/02/2024

Meta研究員Martin Signoux所述的大型多模態模型（Large MultiModel, LMM）將是2024年後醫學研究的主流趨勢。
以醫學生技領域來說，醫生看診的日常，包含了望（視覺）聞（嗅覺）問（語音）切（決策），所以人工智慧應用在醫學上，本質就是一種多模態現象。

詳文請看留言第一則。